分析优先队列式分支限界算法解决装载问题

装载问题是一个经典的NP完全问题，它的目标是在给定一组不同重量的物品和一个容量为C的背包时，找到一种最佳的装载方式，使得背包中装载的物品总重量最大。

优先队列式分支限界算法是一种解决装载问题的有效算法。它的基本思想是将问题拆分成一系列子问题，每次处理一个子问题并将其加入一个优先队列中，以便在下一次迭代中优先处理具有更高优先级的子问题。该算法使用优先队列来存储未被处理的子问题，每个子问题都有一个优先级，优先级高的先被处理。

具体来说，该算法的步骤如下：

1. 初始化队列，将初始问题加入队列中。

2. 对队列中的问题进行处理，每次取出优先级最高的问题进行处理。

3. 对当前问题进行分支，生成所有可能的子问题，并计算它们的优先级。

4. 将所有子问题加入优先队列中，并按照优先级进行排序。

5. 重复步骤2-4，直到队列为空或找到最优解。

在装载问题中，每个子问题都是选择一个物品是否装入背包中的问题，因此每个子问题都可以通过对当前背包剩余容量和未处理的物品进行计算得到其优先级。对于每个子问题，如果其优先级小于当前最优解，则可以剪枝并将其从队列中删除。

总的来说，优先队列式分支限界算法能够有效地解决装载问题，其时间复杂度为O(2^n)，其中n为物品数量。虽然该算法不能保证找到最优解，但在实际应用中，它通常能够找到非常接近最优解的解。